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협업 필터링 알고리즘에 관한 비교연구
A Comparative Study on Collaborative Filtering Algorithm 원문보기

한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회, 2017 Oct. 25, 2017년, pp.151 - 153  

이가베 (원광대학교) ,  이효맹 (원광대학교) ,  이현창 (원광대학교) ,  신성윤 (군산대학교)

초록
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추천시스템 증 가장 대표적인 협업 필터링은 여러 아이템에 대한 사용자 평가 데이터를 이용하여 공통적 패턴을 찾고 특정 사용자이 대한 성호 아이템을 에상하여 추천하는 기법이다. 분 논문에서는 모두 5가지 알고리즘을 사용하였다. Recall-Precision, FPR-TPR, RMSE, MSE, MAE등 지표를 측정하였다. 실험 결과를 보면 MovieLens 데이터를 이용해 사용자에 기반 협업 필터링 알고리즘을 적용해 영화를 추천하는 것이 좋은 효과를 얻고 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In recommendation system, collaborative filtering is the most important algorithm. Collaborative filtering is a method of making automatic predictions about the interests of a user by collecting preferences or taste information from many users. In this paper five algorithms were used. Metrics such a...

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

  • 실험에서 모두 5가지 방법을 사용하였다. Recall-Precision, FPR-TPR ,RMSE, MSE, MAE등 지표를 측정하였다.

대상 데이터

  • 실험에서 사용한 데이터는 최근에 많 연구 되고 있는 영화 평가 MovieLens 100K 데이터이다. MovieLens 데이터는 943개 사용자가 1682개 영화에 대해 약 100,000개 평가점수를 포함하고 있으며 평가점수의 범위는 1,2,3,4,5, 다섯 개 등급으로 나누어진다.

이론/모형

  • 본문은 코사인 유사도 기법을 이용하여 사용자u와 사용자v의 유사도를 계산한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
본 논문에서 사용한 협업 필터링 알고리즘 5가지는? 분 논문에서는 모두 5가지 알고리즘을 사용하였다. Recall-Precision, FPR-TPR, RMSE, MSE, MAE등 지표를 측정하였다. 실험 결과를 보면 MovieLens 데이터를 이용해 사용자에 기반 협업 필터링 알고리즘을 적용해 영화를 추천하는 것이 좋은 효과를 얻고 있다.
추천시스템 증 가장 대표적인 협업 필터링이란? 추천시스템 증 가장 대표적인 협업 필터링은 여러 아이템에 대한 사용자 평가 데이터를 이용하여 공통적 패턴을 찾고 특정 사용자이 대한 성호 아이템을 에상하여 추천하는 기법이다. 분 논문에서는 모두 5가지 알고리즘을 사용하였다.
추천시스템의 목적은? 추천시스템의 목적은 고객의 취향을 분석하여 높은 선호도가 에상되는 아이템을 추천 하는 것이다. 일반적으로 추천시스템은 두 가지 테크닉으로 나뉜다.
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